An alternating decision tree consis

An alternating decision tree consists of decision nodes and prediction nodes. Decision nodes specify a predicate condition. Prediction nodes contain a single
number. ADTrees always have prediction nodes as both root and leaves. An instance is classified by an ADTree by following all paths for which all decision
nodes are true and summing any prediction nodes that are traversed. This is different from binary classification trees such as CART (Classification and
regression tree) or C4.5 in which an instance follows only one path through the tree.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ต้นไม้การตัดสินใจสลับประกอบด้วยโหนตัดสินใจและคาดเดาโหน ตัดสินใจโหนระบุเงื่อนไขเพรดิเคต โหนการคาดเดาประกอบด้วยเดียวหมายเลข นอกจากนี้ ADTrees จะมีโหนคาดเดาเป็นรากและใบ อินสแตนซ์ถูกจัดประเภท โดยการ ADTree ตามเส้นทางทั้งหมดสำหรับการตัดสินใจซึ่งทั้งหมดโหนอยู่จริงและการรวมโหนคาดเดาที่จะไม่เหมือนกัน แตกต่างจากไบนารีประเภทต้นไม้เช่นรถเข็น (การจัดประเภท และต้นไม้ถดถอย) หรือ C4.5 ซึ่งอินสแตนซ์ทางเดียวผ่านต้นไม้ไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ต้นไม้ตัดสินใจสลับประกอบด้วยโหนดการตัดสินใจและต่อมน้ำทำนาย โหนดตัดสินใจระบุสภาพมูลฐาน โหนดทำนายประกอบด้วยเดียว
จำนวน ADTrees มักจะมีโหนดทำนายเป็นทั้งรากและใบ อินสแตนซ์ถูกจัดโดย ADTree โดยทำตามทุกเส้นทางที่ทุกการตัดสินใจ
โหนดเป็นจริงและข้อสรุปโหนดทำนายใด ๆ ที่แยบยล ซึ่งแตกต่างจากการจัดหมวดหมู่ต้นไม้ไบนารีเช่นรถเข็น (จำแนกประเภทและ
ต้นไม้ถดถอย) หรือ C4.5 ซึ่งในตัวอย่างต่อไปนี้เพียงหนึ่งเส้นทางผ่านต้นไม้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สลับเลือกโหนดโหนดต้นไม้ประกอบด้วย การตัดสินใจ และพยากรณ์ การตัดสินใจกำหนดโหนดประโยคเงื่อนไข การพยากรณ์ประกอบด้วยโหนดเดียวหมายเลข adtrees ต้องโหนทำนายเป็นทั้งรากและใบ เช่น จัดโดย adtree ตามเส้นทางทั้งหมด ซึ่งการตัดสินใจทั้งหมดโหนดโหนดใด ๆจริง และการสรุป คำทำนายที่ traversed . ซึ่งแตกต่างจากต้นไม้ประเภทไบนารีเช่นรถเข็น ( การจัดหมวดหมู่ และต้นไม้การถดถอย ) หรือโปรแกรม C4.5 ซึ่งในตัวอย่างต่อไปนี้เพียงหนึ่งเส้นทางผ่านต้นไม้